(57)【要約】【課題】時系列データから複合要因の推移を表すパターンを抽出すること。【解決手段】時系列データをパターン生成用時系列データとパターン検査用時系列データとに分割するデータ分割部と、パターン生成用時系列データにおいて頻出する推移パターンを生成する推移パターン生成部と、推移パターンの時刻の推移を表すサポート時刻データにおけるサポート時刻の最大値及び最小値によって規定されるタイムラグ範囲を計算するタイムラグ計算部と、タイムラグ範囲内で選択されるタイムラグ値を推移パターンのサポート時刻データに加算して得られる複数の推移パターンと着目推移パターンとの融合により複数の頻出融合推移パターンを生成する推移パターン融合部と、複数の頻出融合推移パターンの各々の因果強度をパターン検査用時系列データを用いて計算する因果強度計算部と、複数の頻出融合推移パターンにおいて最小因果強度を上回る因果強度を有する複合要因時系列パターンを表示する表示部とを具備する。【選択図】図１
2007066058.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時系列データから、着目推移パターンの複合要因を表す複合要因時系列パターンを抽出する時系列データ分析装置において、
前記時系列データをパターン生成用時系列データと該パターン生成用時系列データを含まないパターン検査用時系列データとに分割するデータ分割部と、
サポート時刻の推移を表すサポート時刻データを含み、前記パターン生成用時系列データにおいて最小生起確率を上回る推移生起確率を有する推移パターンを生成する推移パターン生成部と、
前記サポート時刻データにおけるサポート時刻の最大値及び最小値によって規定されるタイムラグ範囲を計算するタイムラグ計算部と、
前記タイムラグ範囲内で選択されるタイムラグ値を前記推移パターンのサポート時刻データに加算して得られる複数の推移パターンと前記着目推移パターンとのパターンマッチングに基づく融合を行うことにより、複数の頻出融合推移パターンを生成する推移パターン融合部と、
前記複数の頻出融合推移パターンの各々の因果強度を前記パターン検査用時系列データを用いて計算する因果強度計算部と、
前記複数の頻出融合推移パターンにおける、予め与えられた最小因果強度を上回る因果強度を有する複合要因時系列パターンを表示する表示部とを具備する時系列データ分析装置。
【請求項２】
前記時系列データは多変量時系列データを含み、
前記多変量時系列データを予め与えられた基準により離散化する離散化部を具備する請求項１記載の時系列データ分析装置。
【請求項３】
前記パターン生成用時系列データから時系列イベントデータを生成する時系列イベントデータ生成部と、
前記パターン生成用時系列データにおいて前記最小生起確率を上回るアイテム生起確率を有する頻出単一アイテムを前記時系列イベントデータから抽出する頻出単一アイテム抽出部とを具備し、
前記推移パターン生成部は、前記頻出単一アイテムの自己結合により得られる複数の推移パターン候補に基づいて前記推移パターンを生成する請求項１記載の時系列データ分析装置。
【請求項４】
ユーザからの指示操作を受け入れる操作部を具備し、
前記指示操作に応じて、前記表示部は前記複数の複合要因時系列パターンを並べ替えて表示する請求項１記載の時系列データ分析装置。
【請求項５】
前記複数の頻出融合推移パターンの各々が時間因果性を満たしているか否かを検査する検査部をさらに具備する請求項１記載の時系列データ分析装置。
【請求項６】
前記因果強度計算部は、前記複数の頻出融合推移パターンのうちの一つを要因先行パターンと結果先行パターンとに分解し、前記要因先行パターンの要因先行生起確率と前記結果先行パターンの結果先行生起確率とを前記パターン検査用時系列データから計算し、前記要因先行生起確率と前記結果先行生起確率との比を因果強度とする請求項１記載の時系列データ分析装置。
【請求項７】
前記因果強度計算部は、離散定量値の統計検定を用いて差異が認められたもののみを複合要因時系列パターンとする請求項１記載の時系列データ分析装置。
【請求項８】
前記因果強度計算部は、推移の対称性に差異が認められたもののみを複合要因時系列パターンとする請求項１記載の時系列データ分析装置。
【請求項９】
時系列データから、着目推移パターンの複合要因を表す複合要因時系列パターンを抽出する時系列データ分析方法において、
前記時系列データをパターン生成用時系列データと該パターン生成用時系列データを含まないパターン検査用時系列データとに分割するデータ分割ステップと、
サポート時刻の推移を表すサポート時刻データを含み、前記パターン生成用時系列データにおいて最小生起確率を上回る推移生起確率を有する推移パターンを生成する推移パターン生成ステップと、
前記サポート時刻データにおけるサポート時刻の最大値及び最小値によって規定されるタイムラグ範囲を計算するタイムラグ計算ステップと、
前記タイムラグ範囲内で選択されるタイムラグ値を前記推移パターンのサポート時刻データに加算して得られる複数の推移パターンと前記着目推移パターンとのパターンマッチングに基づく融合を行うことにより、複数の頻出融合推移パターンを生成する推移パターン融合ステップと、
前記複数の頻出融合推移パターンの各々の因果強度を前記パターン検査用時系列データを用いて計算する因果強度計算ステップと、
前記複数の頻出融合推移パターンにおける、予め与えられた最小因果強度を上回る因果強度を有する複合要因時系列パターンを表示する表示ステップとを具備する時系列データ分析方法。
【請求項１０】
前記時系列データは多変量時系列データを含み、
前記多変量時系列データを予め与えられた基準により離散化する離散化ステップを具備する請求項９記載の時系列データ分析方法。
【請求項１１】
前記パターン生成用時系列データから時系列イベントデータを生成する時系列イベントデータ生成ステップと、
前記パターン生成用時系列データにおいて前記最小生起確率を上回るアイテム生起確率を有する頻出単一アイテムを前記時系列イベントデータから抽出する頻出単一アイテム抽出ステップとを具備し、
前記推移パターン生成ステップにおいて、前記頻出単一アイテムの自己結合により得られる複数の推移パターン候補に基づいて前記推移パターンを生成する請求項９記載の時系列データ分析方法。
【請求項１２】
ユーザからの指示操作を受け入れる操作ステップを具備し、
前記指示操作に応じ、前記表示ステップにおいて前記複数の複合要因時系列パターンを並べ替えて表示する請求項９記載の時系列データ分析方法。
【請求項１３】
前記複数の頻出融合推移パターンの各々が時間因果性を満たしているか否かを検査する検査ステップをさらに具備する請求項９記載の時系列データ分析方法。
【請求項１４】
前記因果強度計算ステップは、前記複数の頻出融合推移パターンのうちの一つを要因先行パターンと結果先行パターンとに分解し、前記要因先行パターンの要因先行生起確率と前記結果先行パターンの結果先行生起確率とを前記パターン検査用時系列データから計算し、前記要因先行生起確率と前記結果先行生起確率との比を因果強度とする請求項９記載の時系列データ分析方法。
【請求項１５】
前記因果強度計算ステップは、離散定量値の統計検定を用いて差異が認められたもののみを複合要因時系列パターンとする請求項９記載の時系列データ分析方法。
【請求項１６】
前記因果強度計算ステップは、推移の対称性に差異が認められたもののみを複合要因時系列パターンとする請求項９記載の時系列データ分析方法。
【請求項１７】
時系列データから、着目推移パターンの複合要因を表す複合要因時系列パターンを抽出する時系列データ分析プログラムにおいて、
前記時系列データをパターン生成用時系列データと該パターン生成用時系列データを含まないパターン検査用時系列データとに分割するデータ分割手順と、
サポート時刻の推移を表すサポート時刻データを含み、前記パターン生成用時系列データにおいて最小生起確率を上回る推移生起確率を有する推移パターンを生成する推移パターン生成手順と、
前記サポート時刻データにおけるサポート時刻の最大値及び最小値によって規定されるタイムラグ範囲を計算するタイムラグ計算手順と、
前記タイムラグ範囲内で選択されるタイムラグ値を前記推移パターンのサポート時刻データに加算して得られる複数の推移パターンと前記着目推移パターンとのパターンマッチングに基づく融合を行うことにより、複数の頻出融合推移パターンを生成する推移パターン融合手順と、
前記複数の頻出融合推移パターンの各々の因果強度を前記パターン検査用時系列データを用いて計算する因果強度計算手順と、
前記複数の頻出融合推移パターンにおける、予め与えられた最小因果強度を上回る因果強度を有する複合要因時系列パターンを表示する表示手順とをコンピュータに実行させるための時系列データ分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、多変量時系列データを分析する時系列データ分析装置、時系列データ分析方法、及び時系列データ分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
複合要因を考慮してデータを解析する代表的な方法に、共分散分析（ＡＮＣＯＶＡ）、共分散構造分析、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）などがある。しかしながら、共分散分析などの方法は、解析に先立って分布の正規性や各要因の回帰直線の平行性などの厳しい前提条件が必要である。また、隠れマルコフモデルなどの方法は、依存関係のモデルを分析者が分析前に熟慮しなければならない。したがって、どのような複合要因が起こっているかについての手がかりが全くない場合、複合要因がどのような構造をもつかを解析することは困難である。これらの理由から、大量なデータや複雑なデータから、複合的な推移パターンを仮説に基づくことなしに取り出すことは困難であるとされている。
【０００３】
下記特許文献１「病症管理方法とシステム」には、患者の病症履歴と病症介入履歴を使って危険状態の患者を識別する連合ルールを求める方法について記載されている。しかしながら、この方法は、介入対象の患者を割り出すために構築されたものであり、複合要因のみを取り出すことは困難であると考えられる。
【０００４】
下記特許文献２「健康管理支援システム」には、生活習慣病の予防や改善のために、問診項目に基づいた生活習慣の改善を目的としたシステムが記載されているが、このシステムは、検査値と問診データとを使って時系列解析を行うものではない。
【０００５】
下記特許文献３「健康指導支援システム、サーバ、クライアント端末及び健康指導支援プログラム」には、医療機関における慢性疾患患者に対する食事や運動等の生活習慣についての指導を支援するシステムについて記載されている。このシステムは、検査値と問診を含んだ問診表の回答から、症状に応じて血圧改善等のアドバイスをユーザに提示するものである。この特許文献３には時系列の値をプロットしたトレンドグラフについて記載されているが、複合的な要因を時系列データから発見することについては何ら記載されていない。
【特許文献１】特開平１０−１９８７５０号公報
【特許文献２】特開２００４−３４８４３２号公報
【特許文献３】特開２００４−２１８５４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、時系列データから複合要因の推移を表すパターンを抽出することのできる時系列データ分析装置、時系列データ分析方法及び時系列データ分析プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一観点に係る時系列データ分析装置は、時系列データから、着目推移パターンの複合要因を表す複合要因時系列パターンを抽出する時系列データ分析装置において、前記時系列データをパターン生成用時系列データと該パターン生成用時系列データを含まないパターン検査用時系列データとに分割するデータ分割部と、サポート時刻の推移を表すサポート時刻データを含み、前記パターン生成用時系列データにおいて最小生起確率を上回る推移生起確率を有する推移パターンを生成する推移パターン生成部と、前記推移パターンの時刻の推移を表すサポート時刻データにおけるサポート時刻の最大値及び最小値によって規定されるタイムラグ範囲を計算するタイムラグ計算部と、前記タイムラグ範囲内で選択されるタイムラグ値を前記推移パターンのサポート時刻データに加算して得られる複数の推移パターンと前記着目推移パターンとのパターンマッチングに基づく融合を行うことにより、複数の頻出融合推移パターンを生成する推移パターン融合部と、前記複数の頻出融合推移パターンの各々の因果強度を、前記パターン検査用時系列データを用いて計算する因果強度計算部と、前記複数の頻出融合推移パターンにおける、予め与えられた最小因果強度を上回る因果強度を有する複合要因時系列パターンを表示する表示部とを具備する時系列データ分析装置である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、時系列データから複合要因の推移を表すパターンを抽出することのできる時系列データ分析装置、時系列データ分析方法及び時系列データ分析プログラムを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。
【００１０】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係る時系列データ分析装置を示すブロック図である。本装置は多変量時系列データから着目推移パターンの複合要因を表す複合要因時系列パターンを抽出する装置であって、その機能的モジュール部分は、離散化部１、データ分割部２、時系列イベントデータ生成部３、頻出単一アイテム抽出部４、頻出単一アイテム推移パターン生成部５、タイムラグ計算部９、推移パターン融合部６、因果強度計算部７、表示・操作部８により構成されている。本発明は、以上のような構成要素を有する時系列データ分析装置としてコンピュータを機能させるプログラムとして実施することができる。この場合、本発明に係るプログラムは、コンピュータ内のプログラム記憶装置に格納される。プログラム記憶装置は、例えば不揮発性半導体記憶装置や磁気ディスク装置等からなる。上記プログラムが図示しないＣＰＵからの制御でランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）に読み込まれ、同ＣＰＵにより実行されることにより、コンピュータを本発明に係る時系列データ分析装置として機能させることができる。なお、このコンピュータには、各種コンピュータ資源を管理し、グラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）等を提供するオペレーティングシステムも導入されている。
【００１１】
以下の実施形態の説明において、多変量時系列データＤ１の一例として定期健康診断データを取り上げる。時系列データ分析装置は、定期健康診断データから例えば「血圧を悪化させてしまう複合要因時系列」を表す明示的なグラフパターンを見つけ出すことを目的とする。このような目的のもとに、血圧悪化のパターンを表す着目推移パターンが予め指定されているものとする。また、ユーザによりあらかじめ指定された最小生起確率は０．５であり、最小因果強度は０．５とする。これら着目推移パターンや確率パラメータ等Ｄ８は記憶手段に予め記憶されている。これらの値をどのように利用するのかについては後述する。
【００１２】
まず、記録媒体等に格納されている多変量時系列データＤ１が本実施形態に係る時系列データ分析装置に取り込まれる。多変量時系列データＤ１は、複数の変量（例えば血圧、体脂肪、食生活問診結果など）が時刻とともに記録されたデータのことである。血圧は通常、数値で記録されており、食生活問診結果などは３択回答で記録されていることが多い。多変量時系列データＤ１は、各データがいつ記録されたものなのかを示す時刻（年月日・時間など）が併記されていれば、このような比例尺度、順序尺度のデータが混在していてもよい。
【００１３】
装置に取り込まれた多変量時系列データＤ１は離散化部１により離散化される。本明細書において「離散化」とは、ある基準にしたがってデータを抽象化することをいう。例えば、収縮時血圧が１３０から１４０の間にある受診者の血圧は「正常高値」という用語を用いることで抽象化できる。収縮時血圧の判定基準の例を図２に示す。ここに記述されている数値・基準値、項目などはあくまで一例であり、実際の業務で使われている数値・基準値、項目とは異なる。離散化部１は、必要に応じて、このような閾値のある基準を用いてデータを離散化する。例えば、図３に示すデータを図２の基準で離散化した結果の例を図４に示す。尚、食生活問診結果など、初めから十分なレベルで抽象化されたデータをそのまま用いるのであれば、離散化の処理は省略される。
【００１４】
多変量時系列データＤ１が離散化部１により離散化された結果、時刻および離散化済みデータを含んだ離散時系列データが出力される。離散時系列データとは、例えば図４に示したような、図示しない健康診断データベースに蓄えられたデータなどを指す。なお、従業員番号などの個人を特定できる情報は、個人情報保護の観点から、実際には暗号化処理を施したものを利用する。データ中の判定は、「Ｇ」がＧｒｅｅｎ（緑）の略で「問題なし」、「Ｙ」がＹｅｌｌｏｗ（黄）の略で「やや心配」、「Ｒ」がＲｅｄ（赤）の略で「要精密検査」、また問診データにおいては、「Ｇ」は「問題なし」、「Ｙ」は「やや問題」、「Ｒ」は「要改善」の意味でこれらの記号を用いている。なおここでの時系列データとは、健康診断（検診）データ、品質管理データ、製造プロセスデータなど、基準のある離散定量時系列データを想定している。
【００１５】
データ分割部２は、離散化部１から出力された離散時系列データをパターン生成用離散時系列データＤ２と、該パターン生成用離散時系列データＤ２を含まないパターン検査用離散時系列データＤ３とに分割する。これらのデータはコンピュータ内の何らかの記憶手段によって記憶保持される。
【００１６】
時系列イベントデータ生成部３は、パターン生成用離散時系列データＤ２を従業員ごとにまとめ、属性名と属性値を組にしてアイテムを生成し、年が古い順にアイテムを並べた後に、アイテムと検査年とからイベントを生成する。図５に時系列イベントデータＤ４の例を示す。ここで、「イベント」とは、アイテムがいつ起こったのかを示すタイムスタンプつきの命題のことである。例えば図５において、受診者ＩＤ＝１のアイテム「酒リスク＿Ｙ」は、「２００１年において酒リスクがやや問題のレベルである」ことを意味する。ここでは受診者ごとに並べ替えを行ったが、製品、個人、部署ごとなどの系列軸に沿って時系列に並べてもよい。
【００１７】
つぎに、時系列イベントデータ生成部３は、生成した時系列イベントデータＤ４に識別子（ＩＤ）を与え、離散時系列データベースＤ２中のデータＩＤとの対応を、対応インデックス（ＩＤ対応表Ｄ５）に書き加える。欠損値がある場合にはイベントを生成しない。欠損値であるということはそのイベントが発生しなかったとみなすことができる。本装置では欠損を含む場合にもそのままデータを処理することが可能である。
【００１８】
頻出単一アイテム抽出部４は、単一のアイテムが受診者全員のデータにおいてどの程度の割合で出現しているかを計算し、あらかじめユーザによって指定された最小生起確率を上回ったアイテムのみを抽出する。図６は頻出単一アイテム抽出部の処理手順を示すフローチャートである。
【００１９】
まず一つのアイテムを選択し（ステップＳ１）、そのアイテムの、受診者全員のデータにおける生起確率（アイテム生起確率）を計算する（ステップＳ２）。このアイテム生起確率が予め定められた最小生起確率を上回るか否かを判定する（ステップＳ３）。最小生起確率を上回っていないならばステップＳ１に戻り、次のアイテムを選択する。最小生起確率を上回っているならば、このアイテムは頻出アイテムＤ６として抽出、格納される（ステップＳ４、Ｓ５）。以上の処理をアイテム全件について行う（ステップＳ６）。
【００２０】
上記のように最小生起確率を上回ったアイテムは「頻出」であるという。抽出されたアイテムの例を図７に示す。例えば、ユーザによりあらかじめ指定された最小生起確率が０．５であるとする。まず、「食リスク＿Ｇ」の全受診者に対する生起確率が算出される。図５の時系列イベントデータＤ４より、「食リスク＿Ｇ」を１回以上経験している受診者は、受診者３名のうち受診者１のみ、つまり１名のみである。そこで、ｐ（食リスク＿Ｇ）＝１／３が「食リスク＿Ｇ」の生起確率となる。この生起確率１／３は、最小生起確率を下回っているため、頻出とはみなされない。この場合、「食リスク＿Ｇ」は頻出単一アイテムではない。一方、「食リスク＿Ｙ」は、同様の計算でｐ（食リスク＿Ｙ）＝３／３であるため、頻出単一アイテムである。
【００２１】
図８は頻出単一アイテム推移パターン生成部の処理手順を示すフローチャートである。
【００２２】
頻出単一アイテム推移パターン生成部５は、頻出単一アイテム抽出部４にて抽出された頻出アイテム（集合）Ｄ６から頻出アイテムを選択して系列のセルフジョイン（自己結合）を施し、単一アイテムの推移パターンの候補を生成する（ステップＳ７、Ｓ８）。系列のセルフジョインとは、頻出アイテム集合Ｄ６中の頻出アイテム同士を掛け合わせて推移系列を生成する操作のことをいう。推移パターンの候補を生成したら、時系列イベントデータＤ４における各候補の生起確率とパターンに当てはまる受診者ＩＤの集合を計算し、候補パターンとともに出力する（ステップＳ９）。
【００２３】
血圧判定における、候補パターンの生成、生起確率の算出、パターンに当てはまる受診者ＩＤの計算処理結果の一例を図９に示す。同様に、食リスクにおける推移パターンの候補生成例を図１０に示し、酒リスクにおける推移パターンの候補生成例を図１１に示す。
【００２４】
頻出単一アイテム推移パターン生成部５は、求められた推移パターン候補から、パターン生成用時系列データＤ２において頻出する推移パターンだけを推移生起確率と最小生起確率との比較判定に基づいて抽出し（ステップＳ１０）、これらを頻出推移パターンＤ７として出力する（ステップＳ１１、Ｓ１２）。頻出推移パターンＤ７には該当受診者ＩＤが併記される。図１２に頻出推移パターン抽出結果の一例を示す。
【００２５】
以上の処理が頻出アイテムの全てのペアについて行われ（ステップＳ１３）、これにより複数の頻出推移パターンが生成された後に、推移パターン融合部６は、頻出推移パターン同士を融合させ、タイムラグ行列を計算することで推移パターン同士の時間のずれを計算し、時間ずれを考慮した頻出融合推移パターンＤ９を生成する。
【００２６】
図１３は推移パターン融合部の処理手順を示すフローチャートである。推移パターン融合部６はまず、頻出推移パターンＤ７のうち任意の２つのパターンを取り出し（ステップＳ１４）、タイムラグ行列を計算する（ステップＳ１５）。
【００２７】
図１４はタイムラグ行列計算の処理手順を示すフローチャートである。タイムラグ計算部９は、まず、取り出した任意の２つの頻出推移パターンの該当受診ＩＤにより、パターン生成用離散時系列データＤ２において対応する時系列データを取り出し、サポート時刻データを生成する（ステップＳ１５１）。サポート時刻データは、該当受診者ＩＤの時系列イベントデータにおける時刻の推移を表している。例えば、図１２の頻出推移パターンの「血圧判定＿Ｙ→血圧判定＿Ｒ」の該当受診者ＩＤは１、２、３である。受診者ＩＤが３のデータにおいて、「血圧判定＿Ｙ→血圧判定＿Ｒ」を実際に満たしている箇所は、図５から読み取ると、２００１年から２００２年にかけて、２００３年から２００４年にかけて、２００１年から２００４年にかけての３箇所であることが分かる。血圧判定における頻出推移パターンのサポート時刻データの一例を図１５に示す。同様に、食リスクのサポート時刻データの一例を図１６に示し、酒リスクのサポート時刻データの一例を図１７に示す。
【００２８】
すべての頻出推移パターンのサポート時刻データが求まったら、各サポート時刻データにおける最大値から最小値を引き、さらに１を引いてタイムラグを計算する。例えば、２００１→２００３の場合は、２００３−２００１−１＝１であり、タイムラグは１である。これをすべての頻出推移パターンについて求め、これらの最大値及び最小値を計算する（ステップＳ１５２）。本実施形態においては、２００１→２００４が最大範囲であるため、２００４−２００１−１＝２となる。図１８にタイムラグ範囲の計算の具体例を示す。この値は、起こりうるタイムラグの最大範囲を意味する。そこで、このタイムラグ範囲を±２とし、−２，−１，±０，＋１，＋２の５つからなるタイムラグの値をタイムラグ行列の範囲とする（ステップＳ１５３）。現在の頻出推移パターンの系列長は２であるため、ここでは２次元のタイムラグ行列を使用する。タイムラグ行列は、系列長が３以上になったら、３次元、４次元という具合に行列の次元を増やすことで対応可能である。以上の計算から得られたタイムラグ行列のフォーマットは図１９のようになる。
【００２９】
このタイムラグ行列のフォーマットに基づき、この行列のすべてのタイムラグの組合せについて任意の２つの頻出推移パターンにおける片方のサポート時刻データにこのタイムラグを加算し、加算調整後のサポート時刻データのアライメント（パターンマッチング）をとることで一致した頻度（生起確率）をタイムラグ行列の該当セルに記録する（ステップＳ１５４、Ｓ１５５）。例えば、２００２→２００３とあったとき、タイムラグ（＋１，＋１）を加算すると２００３→２００４となる。ただし、２００２→２００３とあったとき、タイムラグ（＋１，±０）や（＋１，−１）は加算できない。加算してしまうと、それぞれ２００３→２００３、２００３→２００２となってしまい、時系列の順序が変わってしまうので、時系列推移変化とならない。この場合は該当するセルにサポート率を０％にしておく。図２０、図２１、図２２にそれぞれ「食リスク＿Ｙ→食リスク＿Ｒ」と「酒リスク＿Ｙ→酒リスク＿Ｒ」とを融合させる例を示す。また、これらのパターンの融合により求めたタイムラグ行列を図２３に示す。図２４には「食リスク＿Ｙ→食リスク＿Ｒ」と「酒リスク＿Ｒ→酒リスク＿Ｒ」とを融合させる例を示す。また、このパターンの融合により求めたタイムラグ行列を図２５に示す。
【００３０】
図２３のタイムラグ行列から、食リスク＿Ｙ→食リスク＿Ｒと酒リスク＿Ｙ→酒リスク＿Ｒとを融合させた場合、タイムラグ（±０，±０）（±０，＋１）（±０，−１）の３つが最小生起確率を上回っていることが判定される（図１３のステップＳ１６）。これらの融合パターンは、それぞれ図２０、図２１、図２２で示したパターンである。同様に図２５のタイムラグ行列から、食リスク＿Ｙ→食リスク＿Ｒと酒リスク＿Ｒ→酒リスク＿Ｒとを融合させた場合、タイムラグ（＋１、＋１）のみが最小生起確率を上回っていることが分かる。この融合パターンは、図２４で示したパターンである。推移パターン融合部６は、これらの融合パターンを頻出融合推移パターンＤ９として格納する（ステップＳ１８）。
【００３１】
推移パターン融合部６は、頻出融合推移パターンＤ９に対して新たに別の推移パターン（例えば着目推移パターン）を融合させることも可能である。この場合、推移パターン融合部６は、タイムラグ範囲内で選択されるタイムラグ値を頻出融合推移パターンＤ９のサポート時刻データに加算して得られる複数の推移パターンと着目推移パターンとのパターンマッチングに基づく融合を行うことにより、複数の頻出融合推移パターンを生成する。
【００３２】
本実施形態に係る時系列データ分析装置の目的は、血圧を悪化させる複合要因時系列パターンを求めることであった。着目推移パターンが、血圧が悪化するような「血圧判定＿Ｙ→血圧判定＿Ｒ」であるとするとき、食リスクと酒リスクの時系列の関係性を示すパターンを求めることができる。先に求めた食リスクと酒リスクの頻出融合推移パターンＤ９と、血圧判定の頻出推移パターンＤ７とを融合し、同様にタイムラグ行列を求めることでこれらの処理が可能となる。
【００３３】
先に求めた食リスクと酒リスクの頻出融合推移パターンＤ９と、血圧判定の頻出推移パターンＤ７との融合の例を図２６に示す。
【００３４】
図２６によると、食・酒リスクの頻出融合推移パターンと血圧判定の頻出推移パターンとの融合によって、（±０，±０）（−２，−２）が頻出となるタイムラグであることが分かる。この結果から、融合パターンの候補をそれぞれ生成する。着目推移パターンと他のパターンとを融合させてパターンを生成するときは、時間因果性を満たしているかどうかの検査を加える（ステップＳ１７）。時間因果性とは、要因が結果よりも必ず時間的に先行しているという法則のことである。要因が時間的にまず出現してから結果が出ることを検査し、そのパターンが解析目的の前提条件を満たしていない場合はパターンを成立させないようにする。例えば、（±０，±０）の融合パターンは、血圧判定と他の要因とが同時に発生しているが、（−２，−２）の場合は血圧判定の後に他の要因が発生してしまっている。このような場合、融合は不成立とする。これらの例を図２７と図２８に示す。また、融合が不可能な例を図２９に示す。
【００３５】
図２８で生成された融合パターンを見ると、個々の頻出推移パターンは系列の長さが２であったのだが、タイムラグを加算してパターンを融合することで、融合パターンの系列の長さは４になっている。このように、個々のパターンの長さが小さくても、時間ずれを加算してパターン同士を融合することで、系列の長い、頻出するパターンを求めることができる。
【００３６】
図３０は因果強度計算部の処理手順を示すフローチャートである。推移パターン融合部６で求められた頻出融合推移パターンＤ９のすべてに対して、因果強度計算部７は、パターン検査用離散時系列データＤ３を用いて因果強度を計算する。ここで、あらかじめ確率パラメータとして与えられた最小因果強度を上回る頻出融合推移パターンのみを複合要因時系列パターンＤ１０として格納する。
【００３７】
まず、任意の頻出融合パターンをひとつ取り出し（ステップＳ１９）、この融合パターンを要因先行パターンｆと結果先行パターンｏとに分解する（ステップＳ２０）。つぎに、パターン検査用離散時系列データＤ３を用いて要因先行生起確率ｐ（ｆ）、結果先行生起確率ｐ（ｏ）を計算する（ステップＳ２１）。この結果から、例えばＣ＝ｐ（ｆ）／ｐ（ｏ）により因果強度Ｃを計算する（ステップＳ２２）。ただし、ｐ（ｏ）＝０の場合はＣ＝∞とし、ｐ（f）＝０の場合はＣ＝−∞とする。パターン検査用離散時系列データＤ３の例を図３１に示す。また、融合パターンから要因部を取り出してそれぞれの生起確率を計算し、因果強度を計算した例を図３２、図３３に示す。ただし、図３２は図２７の頻出融合パターンの因果強度を計算した例であり、図３３は図２８の頻出融合パターンの因果強度を計算した例である。図３２に示すように計算された因果強度Ｃ１、Ｃ２は、あらかじめ決められた最小因果強度０．５をいずれも上回ることが分かる。因果強度計算部７は、最小因果強度を上回ったすべての頻出融合パターンを複合要因時系列パターンとして認め、これらを格納する（ステップＳ２３、Ｓ２４）。以上の処理を全ての融合パターンについて繰り返す（ステップＳ２５）。図３２で示したように、タイムラグ行列を用いて複数の推移パターンを融合することにより、長い系列の時系列要因パターンをも見つけることができる。また、推移パターン生成の部分ならびにタイムラグ行列計算の箇所で述べたように、単一アイテム推移パターンの系列が２でなく、３以上になった場合にも同様にタイムラグ行列の計算により、時間軸の長い複合要因時系列を見つけ出すことができる。
【００３８】
表示・操作部８は、以上に述べた処理過程によって抽出された複合要因時系列パターンをディスプレイ等を介してユーザに表示し、ユーザからの指示操作を受け入れる。このとき例えば、因果強度が降順になるように複合要因を並べ替えて提示する。ユーザは、必要に応じて画面上のパターン表示を操作することで、複合要因時系列パターンＤ１０に関連する頻出融合推移パターンＤ９、頻出推移パターンＤ７、頻出アイテムＤ６、時系列イベントデータＤ４、該当受診者ＩＤ、パターン生成用離散時系列データＤ２、パターン検査用離散時系列データＤ３、多変量時系列データＤ１をたどる（表示させる）ことができる。また、着目推移パターンおよび確率パラメータＤ８を変更させて、再度、離散化部１の処理を繰り返すこともできる。繰り返し処理の場合には、繰り返す前に求めたデータやＩＤ表、パターンなどは残しておき、新たに求めたものを繰り返し処理の都度追加する。
【００３９】
以上説明した本発明の第１の実施形態によれば、多変量時系列データから複合要因の推移を表す複合要因時系列パターンを抽出できる。したがって、時間経過にともなう複合要因をデータから特定できるようになる。
【００４０】
（第２の実施形態）
本発明の第２の実施形態に係る時系列データ分析装置は、第１の実施形態に係る装置の因果強度計算部７において、複合要因パターンのイベント集合における要因部を満たす離散時系列データの、結果部の離散定量値の平均値の差の検定または分散分析を行って差異を判定し、差異が認められたもののみを複合要因時系列パターンとするものである。 
図３４にパターンの例ならびに検定の枠組みを示す。この場合、まず、要因部の該当受診者ＩＤ集合をＩＤ対応表Ｄ５から取り出し、受診者ＩＤをキーとして、多変量時系列データＤ１から血圧値の集合Ａと血圧値の集合Ｂを取り出す。つぎに、血圧値の集合Ａと血圧値の集合Ｂとの平均値の差の検定を行い、要因部の複合要因時系列が血圧を上昇・下降させているのかを判定する。
【００４１】
（第３の実施形態）
本発明の第３の実施形態に係る時系列データ分析装置は、第１の実施形態に係る装置の因果強度計算部７において、複合要因パターンのイベント集合における要因部を満たす離散時系列データの、結果部の推移対称性の差異を判定し、差異が認められたもののみを複合要因時系列パターンとするものである。本実施形態は第２の実施形態と組み合わせても実施可能である。ここで、推移の対称性とは、複合要因時系列パターンＤ１０と、結果部の推移方向を逆にしたものを要因部と結合させたパターンとの生起確率の比を取った基準、つまり推移対称度Ｓが１を超えているかどうかの性質である。推移対称度により融合パターンを精査することで、特徴のある融合パターンのみを複合要因時系列パターンＤ１０として見つけ出すことができる。図３５にパターンの例ならびに判定結果の例を示す。ただし、ｐ（ｏ）＝０の場合はＣ＝∞とし、ｐ（f）＝０の場合はＣ＝−∞とする。
【００４２】
以上に述べたように、離散定量・定性にかかわらず、時系列データから、明示的な経年変化の推移をパターン化し、ユーザが必要な箇所を重点的に抽出することができれば、適確な推移パターンの把握が可能となる。また、不必要な情報を取捨選択する手間が省けるという業務効率向上の点からも、産業医や保健師、看護師などの医療職関係者が健診データ解析の結果から健康指導内容を考案する際に有用である。工程管理にとっても健診データの処理手順と同様にモデルを構築することができるため、工程管理者にとっては、製造プロセスの流れの中でどのような文脈で欠陥が起こっているのかを明示的なパターンとして把握することが可能となる。これは、製品の製造工程の欠陥改善策を立案する際に有用である。
【００４３】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明の実施形態に係る時系列データ分析装置を示すブロック図
【図２】血圧判定基準の一例を示す図
【図３】多変量時系列データの一例を示す図
【図４】離散時系列データの一例を示す図
【図５】時系列イベントデータの一例を示す図
【図６】頻出単一アイテム抽出部の処理手順を示すフローチャート
【図７】頻出単一アイテム抽出の一例を示す図
【図８】頻出単一アイテム推移パターン生成部の処理手順を示すフローチャート
【図９】推移パターン候補生成の一例（血圧判定）を示す図
【図１０】推移パターン候補生成の一例（食リスク）を示す図
【図１１】推移パターン候補生成の一例（酒リスク）を示す図
【図１２】頻出推移パターンの例を示す図
【図１３】推移パターン融合部の処理手順を示すフローチャート
【図１４】タイムラグ行列の計算部の処理手順を示すフローチャート
【図１５】血圧判定における頻出推移パターンのサポート時刻データを示す図
【図１６】食リスクにおける頻出推移パターンのサポート時刻データを示す図
【図１７】酒リスクにおける頻出推移パターンのサポート時刻データを示す図
【図１８】タイムラグ範囲計算の具体例を示す図
【図１９】計算により得られたタイムラグ行列フォーマットを示す図
【図２０】タイムラグを考慮したパターン融合の例１−１を示す図
【図２１】タイムラグを考慮したパターン融合の例１−２を示す図
【図２２】タイムラグを考慮したパターン融合の例１−３を示す図
【図２３】タイムラグ行列計算の例１を示す図
【図２４】タイムラグを考慮したパターン融合の例２−１を示す図
【図２５】タイムラグ行列計算の例を示す図
【図２６】食・酒リスクの頻出融合パターンと血圧判定の頻出推移パターンとの融合例を示す図
【図２７】融合したパターンの例１を示す図
【図２８】融合したパターンの例２を示す図
【図２９】融合が不可能なパターンを示す図
【図３０】因果強度計算部の処理手順を示すフローチャート
【図３１】パターン検査用時系列データの例を示す図
【図３２】因果強度の計算例を示す図
【図３３】因果強度の計算例を示す図
【図３４】パターンの例ならびに検定の枠組みを示す図
【図３５】推移の対称性に基づく因果強度の計算例を示す図
【符号の説明】
【００４５】
１…離散化部；
２…データ分割部；
３…時系列イベントデータ生成部；
４…頻出単一アイテム抽出部；
５…頻出単一アイテム推移パターン生成部；
６…推移パターン生成部；
７…因果強度計算部；
８…表示・操作部；
９…タイムラグ計算部；
Ｄ１…多変量時系列データ；
Ｄ２…パターン生成用離散時系列データ；
Ｄ３…パターン検査用離散時系列データＤ３；
Ｄ４…時系列イベントデータ；
Ｄ５…ＩＤ対応表；
Ｄ６…頻出アイテム；
Ｄ７…頻出推移パターン；
Ｄ８…着目パターンおよび確率パラメータ；
Ｄ９…頻出融合推移パターン；
Ｄ１０…複合要因時系列パターン
【図１】
2007066058.tif 000003
【図２】
2007066058.tif 000004
【図３】
2007066058.tif 000005
【図４】
2007066058.tif 000006
【図５】
2007066058.tif 000007
【図６】
2007066058.tif 000008
【図７】
2007066058.tif 000009
【図８】
2007066058.tif 000010
【図９】
2007066058.tif 000011
【図１０】
2007066058.tif 000012
【図１１】
2007066058.tif 000013
【図１２】
2007066058.tif 000014
【図１３】
2007066058.tif 000015
【図１４】
2007066058.tif 000016
【図１５】
2007066058.tif 000017
【図１６】
2007066058.tif 000018
【図１７】
2007066058.tif 000019
【図１８】
2007066058.tif 000020
【図１９】
2007066058.tif 000021
【図２０】
2007066058.tif 000022
【図２１】
2007066058.tif 000023
【図２２】
2007066058.tif 000024
【図２３】
2007066058.tif 000025
【図２４】
2007066058.tif 000026
【図２５】
2007066058.tif 000027
【図２６】
2007066058.tif 000028
【図２７】
2007066058.tif 000029
【図２８】
2007066058.tif 000030
【図２９】
2007066058.tif 000031
【図３０】
2007066058.tif 000032
【図３１】
2007066058.tif 000033
【図３２】
2007066058.tif 000034
【図３３】
2007066058.tif 000035
【図３４】
2007066058.tif 000036
【図３５】
2007066058.tif 000037